it dw(數據倉庫)和bi(商業智能)的關系

   大家都知道，企業要做數據分析，商業智能BI和數據倉庫二者缺一不可。許多人在疑惑，我的數據倉庫還沒有建立起來，怎么做商業智能BI呢？真得在做商業智能BI之前先建數據倉庫嗎？下面就由小編為您帶來it dw(數據倉庫)和bi(商業智能)的的介紹。

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一、商業智能（BI）與數據倉庫

   無論哪一種BI項目，都需要從各級管理者的決策性思維出發，建立分主題的數據模型，從而形成數據倉庫，無論其存在形式如何，數據倉庫的分析思路必然貫穿于整個項目，并涵蓋各個層級的發展戰略和業務表單。

商業智能BI(Business Intelligence) 。相比于數據倉庫、數據挖掘，它是一個更大的概念。商業智能可以說是基于數據倉庫，經過了數據挖掘后，得到了商業價值的過程。所以說數據倉庫是個金礦，數據挖掘是煉金術，而商業報告則是黃金。

數據倉庫DW(Data Warehouse) 。它可以說是 BI 這個房子的地基，搭建好 DW 這個地基之后，才能進行分析使用，最后產生價值。數據倉庫可以說是數據庫的升級概念. 和數據庫并無明顯差別都是通過數據庫技術來存儲數據的。數據倉庫將原有的多個數據來源中的數據進行匯總、整理而得。數據進入數據倉庫前，必須消除數據中的不一致性，方便后續進行數據分析和挖掘。

二、數據倉庫的邏輯

數據倉庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW或DWH。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出于分析性報告和決策支持目的而創建。

數據倉庫系統區別于數據庫。一般意義上的數據庫，指由單個業務系統存儲的數據集，其作用是對業務系統流程生成的數據進行處理，以便于對各個流程生成的數據進行存儲。

為了滿足決策分析的需要，數據倉庫被建立起來，其面向主題的設計，會隨著數據特性的變化而增加或減少，例如數據之間的兼容性和互斥性，它的數據容量將比業務數據庫大五倍以上。

一般來說，數據倉庫應該單獨建立，以減少對業務數據庫的干擾。他利用數據庫的實現。他借助于數據庫實現。如關系型數據庫，多維數據庫、內存數據庫等，這些都可以作為數據倉庫來使用。數據倉庫的建立，有以下幾個主要方面工作：

①整合業務數據;

②主數據管理;

③元數據管理;

④數據質量管理;

⑤數據清洗和轉換;

⑥數據裝載

⑦主題建模等，最終支持各級管理者的數據分析、業務預測、決策。

三、商業智能BI的邏輯

商業智能(Business Intelligence)是一種對商業信息進行收集、管理和分析的過程，它通常包括數據庫技術、數據倉庫(或數據場)、聯機分析處理(OLAP)等幾個方面，其實現涉及可視化、交互等動態分析型軟件。

各級別的管理人員都以數據倉庫為本，利用各種查詢分析工具(Query/ReportTools)、聯機分析處理(OLAP)或數據挖掘(Data Mining)工具以及決策者的行業知識，從數據倉庫中獲取有用的信息，從而幫助企業獲利，并提高生產力和競爭力。

商業智能BI不是簡單的報表和漂亮的圖形，它主要考慮的是模型交付能力和工具軟件的開放性。面對海量數據，提高信息的利用率，快速、準確地找到所需信息，做出正確的決策，是商業智能BI發展的驅動力。

   由此不難看出，任何BI項目，都需要從各級管理者的決策性思維出發，建立分主題的數據模型，從而形成數據倉庫，無論其存在形式如何，分析思想都必須貫穿于整個項目，并涵蓋各個層次的發展戰略和業務表單，隨時納入外部數據，以保證決策的科學性和前瞻性，滿足整個決策過程。

   不推薦將數據倉庫單獨作為一個項目，因為在業務分析需求不確定的情況下建立數據倉庫，將會帶來巨大的風險。而且企業總有數據無法及時入數據倉庫，有很多暫時需要分析但又沒有放入數據倉庫的外部數據，同樣對分析決策起著重要作用。

   商業智能BI的表象是可視化分析報表的呈現，但它的本質還是業務問題、管理問題。商業智能BI數據分析來源于業務，通過數據呈現發現業務問題，比如好的或不好的，經驗之內或之外的，然后再次回到業務，重新優化提升業務運營的一個過程，這就是在商業智能BI中數據到信息、信息產生決策、決策產生價值的真正內涵。以上就是小編為您介紹的it dw(數據倉庫)和bi(商業智能)的關系，希望對您有所幫助。